AI 안면 인식: 작동하는 방식, 원리

얼굴 인식은 오늘날 우리 세계에서 증가하는 부분이고, 그것은 종종 인공지능을 사용합니다. 하지만 AI 얼굴 인식은 실제로 어떻게 작동할까요?

AI 안면 인식은 고급 신경망을 사용하여 이미지를 수치 데이터로 변환하고 패턴을 식별합니다. 오늘날 의료 및 보안을 포함하여 수많은 산업에서 AI 안면 인식을 사용하고 있습니다. 그렇다면 이 알고리즘들은 얼굴의 특징을 어떻게 처리할까요?

 

AI 안면 인식: 작동하는 방식, 원리

 

 

인공지능 얼굴 인식의 작동 방식

AI 안면 인식은 컴퓨터 비전 머신 러닝의 신경망 기능을 적용하여 얼굴 특징을 식별합니다. 컴퓨터 비전 또는 이미지 인식 알고리즘은 특정 유형의 이미지 또는 기능을 다른 유형과 구별하도록 훈련됩니다.

안면 인식에 종종 사용되는 특정 유형의 신경망 중 하나는 CNN(Convolutional Neural Network)입니다. 이러한 알고리즘은 수학과 이미지 데이터를 사용하여 이미지의 내용을 결정합니다. 사진이 세 개 이상의 레이어를 통과하면 신경망은 이미지를 수치 데이터로 변환한 다음 점차 데이터를 단순화합니다. 신경망의 마지막 계층인 완전히 연결된 계층은 결국 이미지에 대한 범주 또는 분류를 출력합니다.

개발자들이 CNN 알고리즘을 훈련시킬 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 예를 들어, 그들은 알고리즘이 물체, 동물, 그리고 인간의 이미지를 처리하고 알고리즘이 스스로 사진을 분류하도록 할 수 있습니다. 또한 이미지에 레이블을 지정하고 올바른 분류를 강화할 수 있습니다. 특정 교육 방법에 관계없이 개발자는 일반적으로 알고리즘이 처리하는 이미지를 더 정확하게 분류할 수 있도록 여러 테스트 단계를 거치게 됩니다.

 

 

인공지능 얼굴 인식의 신경망

CNN 신경망은 얼굴 인식 AI 알고리즘에 일반적으로 사용됩니다. 이 경우, 신경망은 눈, 귀, 입, 코와 같은 인간 얼굴의 다양한 특징을 식별하도록 훈련될 것입니다. 따라서 얼굴 인식에 CNN AI를 적용하는 주요 장점 중 하나는 신경망의 처리 능력입니다.

신경망은 인간의 뇌가 기능하는 방식을 모방하도록 만들어졌습니다. 그것들은 정보를 처리하기 위해 함께 작동하는 상호 연결된 "노드"로 구성되어 있습니다. 신경망은 비지능 소프트웨어 프로그램보다 훨씬 더 많은 데이터를 정확하게 처리할 수 있습니다. 더 큰 데이터 세트로 훈련되고, 더 정밀하게 조정되며, 더 높은 품질의 이미지를 분석할 수 있습니다. CNN은 이전의 신경망 기술 반복보다 적은 컴퓨팅 성능으로 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.

이러한 기능은 AI 얼굴 인식이 오늘날 더 능력 있고 더 접근하기 쉽다는 것을 의미합니다. 또한 CNN 알고리즘은 더 상세하고 정확한 얼굴 인식을 지원하는 고품질 이미지 데이터를 처리할 수 있습니다.

 

인공지능 얼굴 인식의 응용

오늘날 고성능 AI 안면 인식 알고리즘은 어떻게 사용되고 있습니까? 이 기술이 극복해야 할 몇 가지 과제가 아직 남아 있습니다. 그러나 몇 가지 응용 프로그램이 이미 유용한 것으로 입증되고 있습니다.

 

바이오메트릭 보안

수백만 명의 사람들이 매일 생체 인식 보안 방법을 사용합니다. 많은 스마트폰에서 볼 수 있는 지문 인식은 가장 일반적인 생체 인증 방법 중 하나입니다. 하지만, 얼굴 인식은 증가하고 있습니다. 점점 더 많은 소비자 기기가 얼굴 인식 보안 기능을 제공하고 있습니다. 예를 들어, 애플의 최신 아이폰과 아이패드 모델에는 AI 안면 인식을 사용하는 페이스 ID가 있습니다.

생체 보안은 가전제품 외에도 많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 예를 들어, 조직과 기업은 보안 카메라에 AI 얼굴 인식을 사용할 수 있습니다. CNN 알고리즘은 보안 영상에서 승인되지 않은 사람을 탐지할 경우 경고를 표시하도록 훈련될 수 있습니다. CNN 알고리즘의 높은 효율성 때문에 AI 안면 인식 프로그램은 실시간 속도 또는 거의 실시간에 가까운 속도로 보안 영상을 처리할 수 있습니다.

 

약

많은 의학적 조건은 환자의 신체적 특징의 변화를 유발합니다. AI 안면 인식은 얼굴 특징에 존재하는 증상을 사용하여 질병과 상태를 식별하고 진단하는 데 사용될 수 있습니다. 아직 의료 전문가가 최종 진단과 치료를 책임지는 동안 얼굴 인식 AI는 선별 과정을 가속화할 수 있습니다.

AI 안면인식을 활용한 질병 진단 정확도는 이미 97%에 달한다는 연구 결과가 나왔습니다. 하지만, 정확도는 인종, 성별, 나이와 같은 특성에 따라 여전히 다릅니다. 추가 개발은 알고리즘의 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 그럼에도 불구하고, 의사들은 곧 AI 얼굴 인식을 사용하여 환자들을 빠르게 진단할 수 있을 것이고, 그래서 그들은 더 짧은 시간에 필요한 치료를 받을 수 있을 것입니다.

 

법 집행 기관

AI 안면 인식을 위한 가장 잘 알려진 애플리케이션은 법 집행입니다.그러나 일부 AI 알고리즘의 정확도와 적용 방법이 다르기 때문에 이 응용 프로그램에 대해 약간의 논란이 있습니다.

예를 들어, 알고리즘은 백인보다 덜 정확한 유색인종의 얼굴을 식별할 수 있습니다. 알고리즘은 또한 AI가 훈련 데이터에 존재하는 기본 편향을 우연히 채택할 때 발생하는 데이터 편향 또는 논리 편향에 대해 유죄가 될 수 있습니다. 이것은 AI가 인종차별과 같은 인간이 실천하고 있는 내재적 편견을 모방하는 연결을 만든다는 것을 의미합니다. 결과적으로 AI는 데이터를 객관적으로 분류하기보다는 불공정한 가중치와 편향으로 데이터를 분류하게 됩니다.

이것은 논리와 처리가 발생하는 AI 알고리즘의 접근 불가능한 부분인 AI 블랙박스 때문입니다. 기존의 블랙박스 인공지능에서 개발자들은 인공지능이 어떻게 결론에 도달하는지 볼 수 없습니다. 따라서 논리 편향이 발생하면 개발자들은 AI가 오랫동안 사용되기 전까지는 절대 알지 못할 수 있습니다.

데이터 편향과 불균일한 정확도는 법 집행 AI 안면 인식에서 심각한 우려 사항입니다. 이러한 알고리즘의 오류는 사람들의 삶에 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 진짜 가해자가 도주하는 동안 무고한 사람이 용의자로 잘못 지목될 수 있습니다.

법 집행에 사용되는 모든 AI 안면 인식 알고리즘은 모든 인구 통계에 걸쳐 최고 수준의 정밀도와 정확도를 유지해야 합니다. 그러나 더 많은 개발과 혁신으로 신경망은 법 집행 애플리케이션에 매우 효과적일 수 있습니다.

 

인공지능을 얼굴 인식에 적용하기

기계 학습 및 신경망과 같은 AI 기술은 얼굴 인식의 정확성과 정밀도를 향상시키는 데 완벽합니다. 예를 들어, CNN은 더 적은 처리 능력을 요구하면서 더 높은 품질의 이미지를 더 빠른 속도와 정확도로 처리할 수 있도록 합니다. 이것은 AI 얼굴 인식을 더 기능적이고 접근하기 쉽게 만듭니다. 개발자들은 이미 가전제품에서부터 생명을 구하는 의약품에 이르기까지 다양한 분야에서 그것을 적용하고 있습니다.